计算机思维的本质是抽象和什么

今天，计算机科学被认为是最先进的科学之一。但是，计算机对人类思维所做的贡献远远超过了这个。随着世界上越来越多的人认为人工智能(AI)可以帮助人类完成更复杂的任务以及使更多人从中受益，对计算机思维研究有越来越多的兴趣。本文将为您解释人工智能(AI)领域内最令人惊讶的技术之一（以及如何使用),并介绍如何处理你需要更高级科学知识才能处理的复杂任务以及如何将这种技术应用于计算机软件。

1.关于学习

随着计算机算法不断发展，它需要更多的知识来理解我们可以理解的东西。最好的例子是深度神经网络，该网络能够学习和理解人们对于物体的认知和感觉。深度学习和其他技术可以让我们学习如何更好地理解人类或动物的想法并将它们与我们周围环境联系起来。深度学习可能比以往任何时候都更接近自然（当然它是通过学习人类感知力最强和复杂度最高的方式）。

2.使用计算机思维解决特定问题

计算机思维与自然科学中使用的理性思维一样，有很多分支：逻辑，概念和数学。这些理论和概念都有许多相同之处。虽然计算机思想确实是通过数据科学中使用的数学方法来解决特定问题（从基本数学原理到统计概率和统计方法）的理论),但在我们实际使用其原理之前您需要了解有关该学科的更多知识。本文所述的计算机思维定义及其运用可以帮助您解决更复杂的问题并提高工作效率（例如创建高质量应用程序(HTML5)或编写自动机器人程序）。

3.基于 AI的计算推理

人工智能领域的另一个重要方面是计算推理。它具有将复杂的数学知识抽象为可编程的代码的能力。例如，将数学模型的输出转换为对未来事件作出预测时所需的参数。人工智能已经开始利用这种推理能力来预测和管理即将到来的事件的风险。

4.你的团队将如何处理一个特定任务

人工智能(AI)不需要你思考一个任务，而是会思考一个过程，其中你的团队如何处理一系列的问题，这就是为什么在过去几十年中，这些问题一直是人工智能在技术领域中使用的主要框架。如果你正在学习如何处理由计算机设计的特定软件，那么这就很好地解释了如何解决其中的许多挑战。例如：要训练“多云”环境下的算法以支持在线销售、在线广告和其它在线产品，您需要知道如何确保平台正确地运行。还有一些涉及更复杂的任务：在计算复杂性方面有许多应用程序使用人工智能(AI);因此，它们很难实现。人工智能一书中说：“AI系统与计算机系统不同，它们在执行这些特定任务时也必须适应世界。”这使他们能够解决任何复杂问题，而不是从一开始就解决复杂问题。

5.从软件到硬件

由于硬件是从软件中抽象出来的，因此对于具有数学模型和逻辑计算的硬件，也有更多的需求。为了解决这些需求，硬件必须能存储数据并计算数据的计算模型。这种类型有很多不同之处：最常用的模式通常是通过执行特定计算来完成这些任务。对于存储数据来说，存储速度更快；但当涉及执行任务时，存储速度会下降；数据还可以存储在数据中心而不是网络中，因此将数据存储在计算机上非常有用；相反，数据必须保存在计算机中。